端到端 Spark ML 项目实践：基于 Kaggle 的航班延误预测

最新推荐文章于 2025-07-25 11:11:04 发布

csdn_tom_168

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分类专栏：大数据文章标签： spark-ml

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端到端 Spark ML 项目实践：基于 Kaggle 的航班延误预测

下面我们使用 Kaggle 上的航班延误数据集完成一个完整的分布式机器学习项目，重点演示 Pipeline 的使用和分布式训练特点。

环境准备

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, hour, dayofweek, month
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化 SparkSession (分布式入口点)
spark = SparkSession.builder \
    .appName("FlightDelayPrediction") \
    .config("spark.executor.memory", "8g") \
    .config("spark.driver.memory", "4g") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "200") \
    .getOrCreate()

数据加载与探索

# 从 S3 加载数据 (分布式存储)
flights = spark.read.csv("s3a://flight-delays/2015.csv", header=True, inferSchema=True)

# 查看数据规模 (分布式计数)
print(f"数据集大小: {flights.count():,} 行 x {len(flights.columns)} 列")

# 数据抽样展示
flights.select("YEAR", "MONTH", "DAY", "AIRLINE", "ORIGIN_AIRPORT", 
               "DESTINATION_AIRPORT", "DEPARTURE_DELAY", "ARRIVAL_DELAY") \
       .sample(0.001).show(5)

# 目标变量分布
flights.groupBy(when(col("ARRIVAL_DELAY") > 15, 1).otherwise(0).alias("is_delayed")) \
       .count() \
       .withColumn("percentage", col("count") / flights.count() * 100) \
       .show()

特征工程

from pyspark.ml.feature import StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler
from pyspark.ml import Pipeline

# 1. 定义目标变量
flights = flights.withColumn("DELAYED", when(col("ARRIVAL_DELAY") > 15, 1).otherwise(0))

# 2. 特征选择与转换
# 时间特征
flights = flights.withColumn("DEP_HOUR", hour("CRS_DEP_TIME").cast(IntegerType()))
flights = flights.withColumn("DAY_OF_WEEK", dayofweek("FL_DATE").cast(IntegerType()))
flights = flights.withColumn("MONTH", month("FL_DATE").cast(IntegerType()))

# 3. 类别特征索引化
categorical_cols = ["AIRLINE", "ORIGIN_AIRPORT", "DESTINATION_AIRPORT"]
stages = []

for col_name in categorical_cols:
    # 字符串索引化
    indexer = StringIndexer(inputCol=col_name, outputCol=col_name + "_IDX")
    # 独热编码
    encoder = OneHotEncoder(inputCol=col_name + "_IDX", outputCol=col_name + "_VEC")
    stages += [indexer, encoder]

# 4. 数值特征
numeric_cols = ["DISTANCE", "DEP_HOUR", "DAY_OF_WEEK", "MONTH"]

# 5. 特征组合
assembler_inputs = [c + "_VEC" for c in categorical_cols] + numeric_cols
assembler = VectorAssembler(inputCols=assembler_inputs, outputCol="features")
stages += [assembler]

# 6. 创建特征工程Pipeline
feature_pipeline = Pipeline(stages=stages)
feature_model = feature_pipeline.fit(flights)
processed_data = feature_model.transform(flights)

# 查看处理后的数据
processed_data.select("features", "DELAYED").show(5, truncate=False)

模型训练与调优

from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

# 1. 数据分割
train_data, test_data = processed_data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)

# 2. 初始化模型
rf = RandomForestClassifier(labelCol="DELAYED", featuresCol="features", 
                           seed=42, cacheNodeIds=True, maxBins=1000)

# 3. 创建参数网格
param_grid = (ParamGridBuilder()
             .addGrid(rf.numTrees, [50, 100])  # 树的数量
             .addGrid(rf.maxDepth, [5, 10])     # 树的最大深度
             .addGrid(rf.maxBins, [500, 1000])  # 连续特征分箱数
             .build())

# 4. 创建评估器
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="DELAYED", metricName="areaUnderROC")

# 5. 创建交叉验证器 (分布式调优)
cv = CrossValidator(estimator=rf,
                   estimatorParamMaps=param_grid,
                   evaluator=evaluator,
                   numFolds=3,
                   parallelism=8)  # 并行任务数

# 6. 训练模型 (分布式训练)
cv_model = cv.fit(train_data)

# 7. 获取最佳模型
best_model = cv_model.bestModel

print(f"最佳模型参数:")
print(f"• 树的数量: {best_model.getNumTrees}")
print(f"• 树的最大深度: {best_model.getMaxDepth()}")
print(f"• 特征子集策略: {best_model.getFeatureSubsetStrategy()}")

模型评估与解释

# 1. 在测试集上预测
predictions = best_model.transform(test_data)

# 2. 评估性能
auc = evaluator.evaluate(predictions)
print(f"测试集 AUC = {auc:.4f}")

# 3. 特征重要性分析
feature_importances = best_model.featureImportances.toArray()
feature_names = feature_model.stages[-1].getInputCols()

# 创建特征重要性DataFrame
importance_df = spark.createDataFrame(
    zip(feature_names, feature_importances),
    ["feature", "importance"]
).orderBy(col("importance").desc())

# 可视化前20个重要特征
plt.figure(figsize=(12, 8))
top_20 = importance_df.toPandas().head(20)
plt.barh(top_20["feature"], top_20["importance"])
plt.xlabel("Feature Importance")
plt.title("Top 20 Important Features")
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()

模型部署与预测

# 1. 保存整个Pipeline (包含特征工程和模型)
from pyspark.ml import PipelineModel

# 创建完整Pipeline
full_pipeline = Pipeline(stages=feature_pipeline.getStages() + [cv_model.bestModel])
full_model = full_pipeline.fit(flights)  # 使用全量数据训练

# 保存模型
full_model.write().overwrite().save("s3a://ml-models/flight_delay_model")

# 2. 加载模型进行预测
loaded_model = PipelineModel.load("s3a://ml-models/flight_delay_model")

# 3. 模拟新数据预测
new_data = spark.createDataFrame([
    ("AA", "JFK", "LAX", "2015-12-24", 800, 2475.0),
    ("DL", "ATL", "SFO", "2015-07-15", 1400, 2139.0)
], ["AIRLINE", "ORIGIN_AIRPORT", "DESTINATION_AIRPORT", 
   "FL_DATE", "CRS_DEP_TIME", "DISTANCE"])

# 添加时间特征
new_data = new_data.withColumn("DEP_HOUR", hour("CRS_DEP_TIME").cast(IntegerType()))
new_data = new_data.withColumn("DAY_OF_WEEK", dayofweek("FL_DATE").cast(IntegerType()))
new_data = new_data.withColumn("MONTH", month("FL_DATE").cast(IntegerType()))

# 预测
predictions = loaded_model.transform(new_data)
predictions.select("prediction", "probability").show(truncate=False)

分布式训练核心特点分析

数据分片处理：

# 查看数据分区情况
print(f"训练数据分区数: {train_data.rdd.getNumPartitions()}")
print(f"分区大小示例: {train_data.rdd.mapPartitions(lambda it: [sum(1 for _ in it)]).collect()[:5]}")

并行计算：
- 交叉验证中不同参数组合并行训练
- 随机森林中每棵树在不同节点独立训练
- 特征工程步骤在各分区并行执行

内存优化：

# 缓存中间结果加速迭代
train_data.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

# 查看内存使用
print(f"缓存数据大小: {spark.sparkContext.getRDDStorageInfo()}")

容错机制：
- 自动重新计算丢失的分区
- 检查点机制防止长链路失败

资源动态分配：

# 动态分配资源
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.shuffle.service.enabled", "true")

Pipeline 核心优势总结

端到端封装：

# 单个Pipeline包含所有处理步骤
stages = [
    StringIndexer(...),
    OneHotEncoder(...),
    VectorAssembler(...),
    RandomForestClassifier(...)
]
pipeline = Pipeline(stages=stages)

训练/预测一致性：

# 训练时
model = pipeline.fit(train_data)

# 预测时 (自动应用相同处理)
predictions = model.transform(new_data)

简化部署：

# 保存/加载完整工作流
model.write().save("path/to/model")
loaded_model = PipelineModel.load("path/to/model")

避免数据泄露：

# 特征工程统计量仅在训练集计算
indexer = StringIndexer(inputCol="AIRLINE", outputCol="AIRLINE_IDX", handleInvalid="keep")
# 在Pipeline中自动处理测试集新类别

超参数统一调优：

# 同时优化特征处理和模型参数
param_grid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(indexer.handleInvalid, ["keep", "skip"]) \
    .addGrid(rf.maxDepth, [5, 10]) \
    .build()

性能优化技巧

数据分区优化：

# 按航线分区提高效率
flights = flights.repartition(100, "AIRLINE")

特征降维：

from pyspark.ml.feature import PCA
pca = PCA(k=50, inputCol="features", outputCol="pca_features")

采样策略：

# 分层采样处理不平衡数据
delayed = processed_data.filter(col("DELAYED") == 1)
not_delayed = processed_data.filter(col("DELAYED") == 0).sample(0.2)
balanced_data = delayed.union(not_delayed)

模型选择：

# 尝试不同算法
from pyspark.ml.classification import GBTClassifier, LogisticRegression
gbt = GBTClassifier(labelCol="DELAYED", featuresCol="features", maxIter=20)

结论与扩展

通过本实践项目，我们实现了：

使用 Spark ML Pipeline 构建端到端机器学习工作流
利用分布式计算处理大规模数据集（500万+航班记录）
实现特征工程、模型训练、评估和部署全流程
展示了分布式训练的核心优势：
- 处理超大规模数据集
- 并行训练加速模型开发
- 容错机制保障长时间任务

扩展方向：

实时预测：集成 Structured Streaming

streaming_df = spark.readStream.schema(flights.schema).csv("s3a://real-time-flights")
predictions = loaded_model.transform(streaming_df)

模型监控：使用 MLflow 跟踪实验
特征存储：构建特征库复用特征工程
模型解释：集成 SHAP 值分析